@aliaksei-raketski/pi-fast-mode
优化AI模型Token消耗与响应速度
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：@aliaksei-raketski/pi-fast-mode。 它的用途是：优化AI模型Token消耗与响应速度 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/aliaksei-raketski-pi-fast-mode/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'启用fast-mode，将温度设为0.5，最大输出token限制为1000，并优先使用Claude 3 Sonnet模型。'它会自动解析指令，修改当前会话的payload参数，并在后续调用中生效，显著降低token消耗。
介绍
这个Skill解决了AI模型调用中Token消耗高、响应速度慢的问题。在使用Claude或OpenAI模型时，开发者往往需要反复调整payload参数来平衡成本与效果，手动调参不仅繁琐，还容易遗漏最优配置。
使用方式很简单，通过Pi环境安装后，你只需在对话中提出需求，例如“启用fast-mode并限制最大输出为500 token”，扩展就会自动修改payload中的fast-mode相关参数。也可以预设多组配置，按场景切换，整个过程无需手动编写API调用代码。
它非常适合需要频繁调用AI模型的团队或个人，尤其是那些已经接入Pi工作流、希望精确控制每次调用成本的智能体开发者和后端工程师。对于批量处理、高并发场景效果尤为显著。
建议在正式使用前先测试不同模型对fast-mode的支持程度，因为部分旧版模型可能不兼容。需要注意的是，该扩展主要优化payload层，不涉及模型本身的微调，且依赖Pi运行时环境。
常见问题
如何检查当前模型是否支持fast-mode？
安装后运行`pi run @aliaksei-raketski/pi-fast-mode --check`，扩展会自动检测并返回兼容性列表。
fast-mode调优后，Token消耗能减少多少？
视具体模型和任务而定，通常在10%-30%之间，复杂推理任务节省效果更明显。建议先在小样本上测试。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/aliaksei-raketski-pi-fast-mode/raw/index.md 读取 @aliaksei-raketski/pi-fast-mode 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/aliaksei-raketski-pi-fast-mode/raw/index.md（查看排版版本）